3.2 Phase 2: Additional Variables
3.2.3 Descriptive Statistics
Buscando o conceito do termo ‘colaboração’, pode-se encontrá-lo associado ao ato de auxiliar ou ajudar a fazer alguma coisa. No Dicionário Houaiss da língua portuguesa (2009, p. 490) consta a seguinte definição: 1 ato ou efeito de colaborar 2 trabalho feito em comum com uma ou mias pessoas 3 trabalho, ideia, doação, etc. que contribui para a realização de algo ou para ajudar alguém; auxílio 4 participação numa obra literária, científica, etc. A origem da palavra vem da junção de colaborar + ação, e colaborar, por sua vez, significa ‘trabalhar de comum acordo’.
A partir do conceito do termo, oferecido por dicionários, a colaboração científica poderia ser definida como o trabalho conjunto de pesquisadores para atingir o objetivo comum de produzir novos conhecimentos científicos (KATZ; MARTIN, 1997, p. 7).
Porém, na literatura que aborda as questões de colaboração científica, os autores revelam que não há um consenso sobre em que implica, ou como
caracterizar ou considerar o que realmente é um auxílio prestado. Katz e Martin (1997, p. 2) observam que “a natureza e magnitude da colaboração não pode ser determinada por métodos usuais e observação” e, desse modo, sugerem alguns critérios que podem distinguir quem é realmente colaborador (p. 7): a) aqueles que trabalham juntos ao longo do projeto de pesquisa e durante boa parte do seu desenvolvimento, ou os que oferecem contribuições substancias e frequentes; b) aqueles cujos nomes aparecem na proposta inicial da pesquisa; c) os responsáveis por um ou mais elementos da pesquisa. Os autores concordam que, em alguns casos, podem ser incluídos como colaboradores aqueles responsáveis por um passo chave, como uma ideia original, uma hipótese ou uma interpretação teórica; e aquele que propõe o projeto original, ainda que posteriormente contribua como líder, e não propriamente como pesquisador.
Luukkonen, Person e Sivertsen (1992, p. 102) afirmam que os motivos que levam pesquisadores a colaborar estão agrupados em três conjuntos de fatores: cognitivos, econômicos e sociais. A importância relativa desses fatores sofre variações ao explicar as diferenças nas taxas de colaboração em diferentes áreas e países.
Entre os motivos que levam à colaboração, Beaver e Rosen (1978, p. 70) apresentam uma lista, organizada segundo as questões de acesso, eficiência e objetivos:
Para ter acesso a: equipamentos especiais e instalações; habilidades especiais; materiais exclusivos; visibilidade; reconhecimento.
Obter eficiência em: utilização de tempo e de mão de obra.
Objetivos diversos: ganhar experiência; treinar pesquisadores; obter financiamentos; aumentar a produtividade; reduzir possibilidades de erro; evitar a concorrência; superar o isolamento intelectual; necessidade de confirmação adicional da avaliação de um problema; proximidade espacial; acaso.
Embora seja comum associar a colaboração à coautoria, Katz e Martin (1997, p. 10) alertam para o fato que, apesar da coautoria ser um indicativo de cooperação
entre pesquisadores, os termos não são sinônimos, pois, conforme constatam Luukkonen, Person e Sivertsen (1992, p. 102), nem todas as colaborações resultam em coautorias, assim como nem todas as coautorias implicam em colaboração real entre os autores. Mas os autores concordam que, “em muitos casos, a coautoria indica a íntima cooperação entre os parceiros”.
Em estudos de produção científica, o fenômeno da colaboração científica é frequentemente estudado por meio da análise de redes de coautorias. Esses estudos vêm se consolidando, tanto na área de Ciência da Informação, quanto em diversas outras, com a aplicação da metodologia de Análise de Redes Sociais (ARS), ou Social Network Analysis (SNA). A ARS não é uma teoria formal, mas uma estratégia para a investigação de estruturas sociais (OTTE; ROUSEAU, 2002, p. 441).
As redes sociais são compostas por um conjunto de atores e os laços existentes entre eles. Englobando teorias, modelos e aplicações que são expressas em termos de conceitos ou processos relacionais, a perspectiva das redes sociais tem como componente fundamental as relações definidas pelos vínculos entre as unidades (WASSERMAN; FAUST, 1997, p. 4 e 9).
A ARS é uma metodologia que utiliza análises matemáticas e estatísticas para o estudo e a visualização das relações entre as entidades (ou unidades). São utilizadas três abordagens distintas como notação matemática: grafos, matrizes e álgebra relacional. As coautorias entre pesquisadores são frequentemente representadas por grafos, que Otte e Rousseau (2002, p. 442) apontam, em seu trabalho, como sinônimo de redes.
Dependendo da aplicação ou área analisada, as entidades podem ser atores sociais (pessoas, instituições, países), páginas da web, coautoria entre pesquisadores. As relações podem ser estabelecidas com base em amizade, fluxo de informações, fluxos de materiais, etc. (BALANCIERI et al, 2005; MATHEUS; SILVA, 2009; OTTE; ROUSSEAU, 2002; WASSERMAN; FAUST, 1997).
Dentre os diversos indicadores utilizados para analisar a estrutura das redes, destacamos alguns deles, como a densidade e as medidas de centralidade,
utilizados para verificar a intensidade de coesão da rede e o papel desempenhado pelos atores, respectivamente (OTTE; ROUSSEAU, 2002; WASSERMAN; FAUST, 1997).
Densidade – é um indicador do nível geral de conectividade. É calculado dividindo o número de ligações realizadas pelo número de ligações possíveis na rede.
Centralidade de grau – é o número de laços que um ator tem com todos os demais da rede. No caso da rede de coautoria, o grau de centralidade de um pesquisador refere-se ao número de outros pesquisadores na rede com que ele publicou pelo menos um trabalho.
Centralidade de intermediação – mede o número de vezes que um ator está entre dois outros da rede, representando a capacidade de um ator de intermediar o caminho ou fluxo entre dois outros atores, ou seja mede a importância de um ator na circulação da informação. Atores com alta intermediação são conhecidos como “pontes”.
Centralidade de proximidade - mede o quanto o nó está próximo de todos os demais da rede. A proximidade é uma medida inversa da centralidade de grau, porque, quanto maior, indica um ator menos central.
Elaborando uma breve revisão de trabalhos que contribuíram para a representação de grandes domínios científicos, Moya-Anegón et al (2004, p. 130- 133) concluem que os mapas ou visualizações de domínios podem revelar relacionamentos existentes, pesquisadores mais importantes em uma determinada disciplina, e a estrutura e evolução de uma área do conhecimento.
As análises focadas na estrutura das redes de colaboração permitem identificar as relações entre os atores, enquanto que análises voltadas para a dinâmica têm como objetivo verificar sua evolução. A rede se expande quando são incluídos novos atores e novos laços entre esses aqueles já existentes na rede (BARABASI et al, 2002, p. 2).
A representação gráfica das redes traçadas a partir de dados bibliométricos tornou-se uma das principais formas de expressar as relações intelectuais e a
estrutura do conhecimento científico, ampliando as possibilidades de análise de domínios tradicionais ou de áreas da ciência, constituindo-se em um instrumento fundamental para estudar a interação e evolução da ciência por meio das disciplinas ou especialidades envolvidas, e contribuindo para a Análise de Domínio, segundo a abordagem apresentada por Hjørland e Albrechtsen (1995) (